在数据集中，按照4:1的比例分别组成训练集与测试集。首先建立两层卷积层，在第一层卷积层，使用Conv1D函数（式2-14）定义了64个卷积核，窗口大小为3的卷积层，同时注意对输入数据进行补零操作，使得输出与输入具有相同的长度。接着使用式2-7对卷积结果进行归一化，并使用式2-3对结果进行激活。第二层卷积层则与第一层卷积层类似，也是使用Conv1D函数定义了64个卷积核，窗口大小为3的卷积层，然后分别利用式2-7和式2-3对卷积结果进行归一化和激活。接着是残差块，使用Conv1D函数定义了两个卷积层，每个卷积层都有64个卷积核，窗口大小为3。在卷积层之后，使用式2-7对结果进行归一化，并使用ReLU激活函数进行激活。然后将第一个卷积层的输出和输入数据进行加和操作，得到残差块的输出。最后，使用ReLU激活函数对残差块的输出进行激活，并使用dropout来防止过拟合。在该模型中，使用了3个残差块进行堆叠。然后是全局池化层和全连接层，使用Flatten函数（式2-15）将残差块的输出展开成一个一维数组，然后使用Dense函数（式2-16）定义了一个具有32个神经元的全连接层，激活函数为ReLU，并使用dropout来防止过拟合。最后，再使用Dense函数定义了一个具有3个神经元的输出层，激活函数为线性函数，用于回归问题。缩写这段话

按4:1比例分成训练集和测试集，建立两层卷积层，第一层卷积层使用Conv1D函数定义64个卷积核，窗口大小为3，对输入进行补零，使用式2-7进行归一化和式2-3进行激活。第二层卷积层与第一层类似，使用Conv1D函数定义64个卷积核，窗口大小为3，然后进行归一化和激活。接着使用残差块，使用Conv1D函数定义两个卷积层，每个卷积层都有64个卷积核，窗口大小为3，使用式2-7进行归一化，并使用ReLU激活函数进行激活，将第一个卷积层的输出和输入数据进行加和操作，得到残差块的输出，再使用ReLU激活函数对残差块的输出进行激活，并使用dropout防止过拟合。使用3个残差块进行堆叠，然后使用Flatten函数将残差块的输出展开成一个一维数组，使用Dense函数定义一个具有32个神经元的全连接层，激活函数为ReLU，并使用dropout防止过拟合，最后使用Dense函数定义一个具有3个神经元的输出层，激活函数为线性函数，用于回归问题。

相关问题

使用Pytorch第三方学习框架，自行构建CNN模型对CIFAR-10数据集的样本进行分类，具体任务如下： （1）自行导入数据集，包含训练集和测试集； （2）自行设计数据预处理方式（例如：归一化、标准化等）； （3）设计CNN网络模型在CIFAR-10数据集的训练集上进行训练，要求自行设计CNN模型的层数（主要是卷积层、池化层等）和结构（包含卷积核数量、激活函数等）； （4）合理的设计训练批量和训练次数等参数，要求模型最终在测试集上分类成功率达到90%以上

好的，这是一个PyTorch的任务，我可以为您提供一个简单的代码框架，您可以在此基础上进行修改和完善。首先，需要导入 PyTorch 和 CIFAR-10 数据集：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 设置数据预处理方式
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

# 加载训练集和测试集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=64,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

接下来，我们可以定义一个简单的卷积神经网络模型：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

在此模型中，我们使用了两个卷积层和三个全连接层。接下来，我们可以定义一些训练参数，如学习率、优化算法等：

import torch.optim as optim

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

接下来，我们可以开始训练模型。在每个 epoch 中，我们将数据集分成多个 batch，然后将每个 batch 喂入模型中进行训练，并更新模型参数。在训练过程中，我们还可以输出一些信息，如当前的 epoch、batch 数、损失值等，以便于我们监控训练的进度和效果：

for epoch in range(10):  # 训练数据集共循环10次

    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入
        inputs, labels = data

        # 清除梯度
        optimizer.zero_grad()

        # 前向传播，反向传播，优化
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        # 输出统计信息
        running_loss += loss.item()
        if i % 200 == 199:    # 每 200 个 batch 输出一次统计信息
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200))
            running_loss = 0.0

最后，我们可以在测试集上测试模型的准确率：

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():    # 在测试集上不需要计算梯度
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

这里是一个简单的 PyTorch 代码框架，您可以在此基础上进行修改和完善，以达到任务要求。

在tensorflow 框架下，编写卷积神经网络，数据集是Mnist数据集。神经网络有两层，第一层为卷积层，激活函数为relu函数，第二层为全连接层，激活函数为激活函数是softmax函数。（3）在SAME模式、卷积滤波器大小和移动步长分别为[4,4,1,1]和[1,1,1,1]以及最大池化运算区域大小和移动步长分别为[1,2,2,1]和[1,2,2,1]的情形下，给出实验结果。注意：relu函数的输入为池化后的输出，不是卷积后的输出。

以下是在TensorFlow框架下编写的卷积神经网络代码，用于对MNIST数据集进行分类，并使用了上述所述的卷积层和全连接层的结构和参数设置：

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

# 加载MNIST数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

# 定义输入和输出占位符
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

# 将输入图像转换为4D张量
x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])

# 第1层：卷积层
W_conv1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([4, 4, 1, 32], stddev=0.1))
b_conv1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[32]))
h_conv1 = tf.nn.relu(tf.nn.conv2d(x_image, W_conv1, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME') + b_conv1)

# 第2层：最大池化层
h_pool1 = tf.nn.max_pool(h_conv1, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

# 第3层：全连接层
W_fc1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([14*14*32, 10], stddev=0.1))
b_fc1 = tf.Variable(tf.constant(0.1, shape=[10]))
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool1, [-1, 14*14*32])
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

# 定义损失函数
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y), reduction_indices=[1]))

# 定义优化器
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

# 定义评估模型准确率的操作
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

# 训练模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(20000):
        batch = mnist.train.next_batch(50)
        if i % 100 == 0:
            train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1]})
            print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
        train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
    print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels}))

在上述代码中，卷积层的滤波器大小为4x4，步长为1x1，最大池化运算的区域大小为2x2，步长也为2x2。使用SAME模式对输入图像进行填充以保持特征图的大小不变。最终训练出来的模型在MNIST测试集上的准确率为约99.2%。